LMI和進(jìn)化算法在多目標(biāo)控制中的應(yīng)用研究.pdf

1、控制系統(tǒng)中的優(yōu)化問題大多數(shù)都是多目標(biāo)問題，如何找到多目標(biāo)控制問題的Pareto最優(yōu)解已經(jīng)成為近幾年的一個(gè)研究熱點(diǎn)。論文基于線性矩陣不等式方法和多目標(biāo)遺傳算法，對(duì)降階H<,∞>控制器設(shè)計(jì)問題和混合H<,2>/H<,∞>控制問題進(jìn)行了研究。 論文針對(duì)遺傳算法局部搜索能力較差的缺點(diǎn)，將遺傳算法與局部?jī)?yōu)化方法相結(jié)合，提出了一種局部正交多目標(biāo)遺傳算法。算法首先運(yùn)行多目標(biāo)遺傳算法，以得到近似的Pareto最優(yōu)解，然后使用正交搜索法對(duì)其進(jìn)行進(jìn)

2、一步的局部?jī)?yōu)化，仿真結(jié)果表明改進(jìn)算法的優(yōu)化效果優(yōu)于目前流行的NSGA-Ⅱ和SPEA，對(duì)算法的復(fù)雜度和收斂性的分析表明，改進(jìn)算法的復(fù)雜度與NSGA-Ⅱ和SPEA相同并能以概率1收斂到Pareto最優(yōu)解集。 針對(duì)線性矩陣不等式方法對(duì)控制器階數(shù)的約束是非凸條件的問題，論文中采用了最新的基于線性矩陣不等式的降階H<,∞>控制器設(shè)計(jì)方法，克服了上述存在的問題；而使用改進(jìn)的多目標(biāo)遺傳算法，可以對(duì)控制器的結(jié)構(gòu)和參數(shù)同時(shí)優(yōu)化，在一次運(yùn)算中能夠得